Python可视化创建图表示例,python可视化动态图
今天，边肖向你介绍一个可视化模块，它可以用来绘制惊人的动画效果。文章中的示例代码有详细的讲解，感兴趣的朋友可以跟边肖一起学习。
今天，边肖向你介绍一个可视化模块，它可以用来绘制惊人的动画效果。因此，当然，第一步是安装模块，并通过pip命令行进行安装：
pip安装ipyvizzu
牛刀小试
先简单用这个模块画一个动图，导入有熊猫的数据集。代码如下：
进口熊猫作为pd
从ipyvizzu导入图表、数据和配置
data _ frame=PD . read _ CSV( titanic . CSV )
导入数据集后，边肖首先介绍了使用这个模块的一般步骤。我们实例化data()对象，然后将导入的数据集放入其中。代码如下：
数据=数据()
数据添加数据帧(数据帧)
然后，我们实例化图表对象Chart()，并将包含数据集的数据放入其中：
图表=图表()
chart.animate(数据)
接下来，我们开始画图表。需要指定的是图表的一些属性，比如直方图的情况下X轴和Y轴上应该放置什么样的数据，颜色选择是默认还是需要单独指定，标题等。
chart . animate(Config({ x : Count ， y: Sex ， label: Count ， title : Passengers of the Titanic }))
输出：
然后在此基础上，我们添加以下代码：
chart . animate(Config({ x : [计数，存活]，标签 :[计数，存活]，颜色 : 存活 }))
输出：
所以这个模块画出来的所谓的动态图，其实就是几个静态图的叠加。让我们看一下完整的案例：
进口熊猫作为pd
从ipyvizzu导入图表、数据和配置
data _ frame=PD . read _ CSV( titanic . CSV )
数据=数据()
数据添加数据帧(数据帧)
图表=图表()
chart.animate(数据)
chart . animate(Config({ x : Count ， y: Sex ， label: Count ， title : Passengers of the Titanic }))
chart . animate(Config({ x : [计数，存活]，标签 :[计数，存活]，颜色 : 存活 }))
chart . animate(Config({ x : Count ， y: [Sex ， Survived]}))
输出：
散点图与直方图之间的动图转变
由于篇幅有限，边肖不太可能在这里一次性讲完这个知识点，读者可以自行去官网查看。
在这里，边肖试图画出散点图和直方图之间的过渡。首先，绘制散点图，代码如下：
进口熊猫作为pd
从ipyvizzu导入图表、数据、配置、样式
data _ frame=PD . read _ CSV( chart _ types _ eu . CSV ，dtype={Year: str})
数据=数据()
数据添加数据帧(数据帧)
图表=图表()
chart.animate(数据)
图表.动画(
配置(
{
渠道 : {
x: [快乐因子，值6 (/-)]，
y: 值5 (/)，
颜色 : 快乐因素，
size: Value 2()，
标签 : 国家代码，
},
标题 : 气泡图，
几何 : 圆，
}
)
)
输出：
我们通过标题参数、大小参数和颜色参数来设置标题。接下来，我们绘制直方图。代码如下：
图表.动画(
配置(
{
渠道 : {
y: 快乐因素，
x: [Value 2()， Country_code]，
标签“:无”
},
标题 : 条形图，
几何图形 : 矩形，
方向 : 垂直，
}
),
几何={delay: 0.7， duration: 1}，
)
输出：
然后，我们用以下代码标记直方图：
图表.动画(
配置(
{ channels : { x : { set :[ Value 2()]}， label : { set :[ Value 2()]} }
)
)
我们来大致看一下动画效果，如下图所示：
不管是静态图表还是动态图表，还有很多其他的情况。详情请参考此链接。
以上是Python绘制惊艳视觉动画的示例代码的详细内容。关于Python可视化动画的更多信息，请关注盛行的IT软件开发工作室的其他相关文章！
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